质量管理课程设计报告.docx
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质量管理课程设计报告
质量管理与可靠性
课程设计报告
质量管理与可靠性课程设计
质量功能展开
一．质量功能展开课程设计概述
核心：
质量屋（HouseofQuality，HOQ）
⏹目标声明
⏹顾客需求及其重要度
⏹工程技术措施
⏹关系矩阵
⏹相关性矩阵
⏹市场竞争性评价矩阵
⏹工程技术措施特性指标及其重要度
⏹技术难度和目标值
二．质量功能展开的应用-减速箱研制
（一）顾客需求
重要程度：
1-9
（二）产品规划
1．顾客需求到产品技术需求的转换
2．关系矩阵的确定
●：
9，强○：
3，中△：
1，弱
对关系矩阵进行分析，对其进行分析和审评结果如下：
◆关系矩阵中没有空行和空列存在；
◆关系矩阵中没有只有“弱”关系的行和列。
根据上面2条分析结果，技术需求能够基本满足某些顾客需求，关系矩阵无须进行修正。
另外，分析填充率：
根据以上表格中的关系矩阵，各技术需求与顾客需求之间基本是一一对应“●”的关系。
说明各技术需求与顾客需求之间对应“强”的关系，能够基本覆盖顾客的需求。
从图上看两者之间呈“○”的填充率为8.2%，说明技术需求与顾客需求之间呈“中”交错关系的覆盖率较低。
呈“△”的填充率为12.7%，说明技术需求与顾客需求之间呈“弱”交错关系的覆盖率也较低。
3．顾客竞争评估：
1-5
4．技术竞争评估
（1）技术竞争评估：
1-5
（2）技术需求的重要度计算
例如：
需求的重要度计算。
例如技术需求“承载能力”影响到三项顾客要求（外形尺寸、承载能力大小和价格适中），相关程度分别为3、9、1，权重为4、9、8，则其技术需求重要度为：
Tai=ΣrijIi=3×4+9×9+1×8=101。
计算各技术需求的重要度，将计算的结果填入表中
外型尺寸：
Tai=∑rijIi=9×4﹢1×9=45
密封性：
Tai=∑rijIi=9×5﹢1×8﹢1×8﹢1×9﹢3×7=91
承载能力：
Tai=∑rijIi=3×4﹢9×9﹢1×8=101
速度变化范围：
Tai=∑rijIi=9×5﹢1×6=51
最大噪声：
Tai=∑rijIi=9×6﹢1×8﹢1×8﹢1×9=79
润滑状况：
Tai=∑rijIi=9×6﹢3×6﹢1×8﹢1×9=89
价格：
Tai=∑rijIi=1×6﹢9×8﹢1×8﹢3×9=113
传动效率：
Tai=∑rijIi=3×8﹢9×6=78
可靠性：
Tai=∑rijIi=1×8﹢9×8﹢3×9=107
使用寿命：
Tai=∑rijIi=3×8﹢3×8﹢9×9=129
快速置换：
Tai=∑rijIi=3×5﹢9×7=78
（3）技术需求目标值的确定
5．技术需求之间的关系确定
●和×分别表示“正相关和负相关”
把技术需求之间的关系表示在屋顶上
绘制产品规划质量屋
6．下一级展开的技术需求的选择
其原则是根据技术需要的重要程度，选择一些重要度高的技术需求进入下一阶段的展开。
【要求】：
某项技术要求的重要程度取值比较大，如果顾客竞争性评估和技术竞争性评估表明某公司产品的某项技术需求在现有的条件下就能使顾客满意，试说明：
在此情况下是否有必要将该技术需求展开到下一阶段？
又或是，某项技术要求的重要程度取值比较小，当顾客对公司产品的某项技术需求不太满意时，在此情况下是否有必要将该技术需求展开到下一阶段去？
答：
虽然某项技术需求在现有的条件下能使顾客满意，但有必要将该技术需求展开到下一阶段去。
因为通过下一阶段的展开，并且不断地分析和拓展现有的技术需求，可以从细微处改进未被顾客引起关注的问题，加以完善和改进，从而更好地满足顾客的需求。
答：
没有必要去进一步展开下一阶段了，因为该项技术要求的重要程度取值比较小。
而且，顾客对公司产品的某项技术需求不太满意。
基于这两点，可以放弃该项技术需求。
应该去开拓其他的技术需求，来使顾客满意。
（三）零件规划
减速箱的零件规划矩阵主要由技术需求、关键零件特征、技术需求与关键零件特征的关系矩阵、零件特性目标值及权重几个部分组成。
【要求】：
试计算关键零件特性的权重，并填于减速箱零件规划矩阵中。
计算步骤如下：
“○、●”分别代表“3和9”，可靠性、使用寿命、价格的重要度分别为：
7.5、9、7.9
齿轮：
材料：
3×7.9=23.7硬度：
9×7.5+3×9=94.5
强度：
9×7.5+3×9+3×7.9=118.2精度：
3×7.5+9×7.9=93.6
轴：
材料：
3×7.9=23.7强度：
9×7.5+9×9+3×7.9=172.2
轴承：
类型：
3×7.5+3×9+9×7.9=120.6精度：
9×7.9=71.1
电动机：
功率：
3×7.9=23.7转速：
9×7.9=71.1
润滑油：
类型：
3×7.9=23.7黏度：
9×7.5+9×9=148.5
（四）工艺规划
根据关键零件的特性和经验确定关键工艺特性和参数，它们是为了保证零件满足其需求而在制造过程必须加以控制的要素。
减速箱工艺规划矩阵下图。
（五）质量控制规划
从目前的国内外应用实践来看，各个企业在质量控制规划阶段所采用的QFD矩阵差别很大，几乎没有形成一个比较规范的格式。
出现这种情况其实也是正常的。
由于企业产品类型、生产规模、技术力量、设备状况以及其他影响因素不同，其质量控制方法和体系也就大不一样。
因此企业在应用QFD进行质量控制规划时，应结合本企业的实际，充分利用在长期生产中积累的一套行之有效的制造质量控制方法。
下表是一种在质量控制规划阶段经常使用的QFD矩阵样表。
顾客需求是产品研制的基础，产品的质量控制是为了满足顾客的需求。
经过产品规划、零件规划、工艺规划和质量控制的质量功能配置之后，使得制造过程的质量控制要求都与顾客的需求关联起来。
在制造过程中，只要制造人员严格遵守操作指令，生产出来的产品就有质量保证，保证满足顾客的需求。
质量管理和改善
一．课程设计案例---制造工厂铣床的关键零件“床头箱主轴”
（一）案例背景
某机床生产厂生产铣床，需要装配主轴箱部件，其中的关键零件是床头箱主轴，固定由两个供应商供货，床头箱主轴的长度规格是600±2mm。
长期以来一直存在一个问题，主轴的长度总是超出规格，由此导致组装线适合度下降、磨损和返工率上升。
要求采用适当的步骤和方法分析产生问题的原因，提出改善措施。
（二）分析步骤
步骤1：
作为管理者，需要通过X和R图来监控，为此采样100个轴的长度数据，采样时以5个数据为一组进行。
这样得到了主轴的20个样本，每样本5个数据，单位是毫米：
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
1
601.4
21
601.4
41
601.2
61
598.8
81
601.2
2
601.6
22
599.0
42
600.0
62
599.4
82
601.2
3
598.0
23
601.0
43
598.8
63
601.0
83
601.2
4
601.4
24
601.6
44
599.4
64
598.8
84
601.0
5
599.4
25
601.4
45
597.2
65
599.6
85
601.0
6
600.0
26
601.4
46
600.8
66
599.0
86
601.4
7
600.2
27
598.8
47
600.6
67
600.4
87
601.4
8
601.2
28
601.4
48
599.6
68
598.4
88
598.8
9
598.4
29
598.4
49
599.4
69
602.2
89
598.8
10
599.0
30
601.6
50
598.0
70
601.0
90
598.8
11
601.2
31
598.8
51
600.8
71
601.4
91
598.2
12
601.0
32
601.2
52
597.8
72
601.0
92
601.8
13
600.8
33
599.6
53
599.2
73
601.2
93
601.0
14
597.6
34
601.2
54
599.2
74
601.4
94
601.4
15
601.6
35
598.2
55
600.6
75
601.8
95
601.4
16
599.4
36
598.8
56
598.0
76
601.6
96
599.0
17
601.2
37
597.8
57
598.0
77
601.0
97
601.4
18
598.4
38
598.2
58
598.8
78
600.2
98
601.8
19
599.2
39
598.2
59
601.0
79
599.0
99
601.6
20
598.8
40
598.2
60
600.8
80
601.2
100
601.2
将数据录入Minitab。
步骤2：
用R图检查一下范围数据范围。
生成一个管理图（R图）检查样本数据里主轴的长度范围情况。
希望样本数据的范围离中心值（估计的平均值）不要太远以免出现大的变动。
说明：
此R图所显示出并没有任何点超出规格。
注意到中心线在2.860mm处，比所给的最大值±2要大得多。
说明工序存在很大的变动。
步骤3：
用Xbar图对特殊原因测试。
生成一个X-bar图看看主轴长度是否存在超出规格的问题。
另外，利用Minitab找出变动的特殊原因。
长度（mm）的Xbar控制图检验结果：
检验1。
1个点，距离中心线超过3.00个标准差。
检验出下列点不合格:
8
检验6。
5点中有4点，距离中心线超过1个标准差（在中心线的同一侧）
检验出下列点不合格:
12,13
此X-bar图表明工序超出规格。
尤其是有一点在Test1时出错，有两点在Test6时出错。
步骤4：
生成正态曲线的直方图。
直方图的正态曲线是一种检查变量分布的有用方法。
说明：
一般说来，希望像长度这样的变量服从正态分布的钟形。
该图中，从598，599，601高峰开始呈现出两个独立的、明显不同的分布，明显不符合正态分布。
检查本案例，知道主轴供应商有两家，这应该是为什么会出现这样奇怪的直方图的原因。
为此，和步骤1一样，分别从供应商1和供应商2提供的主轴中采样100个主轴的长度数据（20个样本，每样本5个数据），并对每批数据单独运行X和R图。
采样得到的数据如下表：
供应商1：
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
1
598.0
21
598.8
41
600.2
61
599.4
81
599.6
2
599.8
22
598.8
42
599.6
62
599.0
82
601.2
3
600.0
23
599.8
43
599.6
63
598.4
83
599.6
4
599.8
24
599.2
44
599.6
64
599.0
84
600.2
5
600.0
25
599.4
45
600.2
65
599.6
85
600.0
6
600.0
26
600.0
46
599.2
66
598.8
86
600.0
7
598.8
27
600.2
47
599.0
67
599.2
87
599.4
8
598.2
28
600.2
48
599.6
68
599.6
88
599.8
9
599.4
29
599.6
49
600.4
69
598.6
89
599.2
10
599.6
30
599.0
50
600.0
70
599.8
90
599.6
11
599.4
31
599.0
51
599.0
71
599.6
91
599.4
12
599.4
32
599.8
52
599.6
72
599.2
92
600.0
13
600.0
33
600.8
53
599.4
73
599.6
93
600.0
14
598.8
34
598.8
54
599.2
74
600.2
94
599.2
15
599.2
35
598.2
55
597.8
75
599.8
95
599.4
16
599.4
36
600.0
56
600.4
76
599.6
96
599.6
17
599.6
37
599.2
57
599.6
77
600.0
97
599.8
18
599.0
38
599.8
58
600.0
78
599.6
98
599.0
19
599.2
39
601.2
59
600.8
79
599.2
99
599.6
20
600.6
40
600.4
60
600.4
80
598.6
100
599.4
供应商2：
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
序号
长度
（mm）
1
601.6
21
600.8
41
599.4
61
599.8
81
601.6
2
600.4
22
598.6
42
598.0
62
602.8
82
603.4
3
598.4
23
600.0
43
597.6
63
600.0
83
597.0
4
600.0
24
600.4
44
598.0
64
599.6
84
599.8
5
596.8
25
600.8
45
597.6
65
602.2
85
597.8
6
602.8
26
600.8
46
601.2
66
603.8
86
602.4
7
600.8
27
597.2
47
599.0
67
603.6
87
602.2
8
603.6
28
600.4
48
600.4
68
601.8
88
600.6
9
604.2
29
599.8
49
600.6
69
602.0
89
596.2
10
602.4
30
596.4
50
599.0
70
603.6
90
602.4
11
598.4
31
600.4
51
602.2
71
600.8
91
601.4
12
599.6
32
598.2
52
599.8
72
600.2
92
599.2
13
603.4
33
598.6
53
599.8
73
600.4
93
601.6
14
600.6
34
599.6
54
601.0
74
600.2
94
600.4
15
598.4
35
599.0
55
601.6
75
602.2
95
598.0
16
598.2
36
598.2
56
601.6
76
598.0
96
601.2
17
602.0
37
599.4
57
600.2
77
598.4
97
604.2
18
599.4
38
599.4
58
601.8
78
600.8
98
600.2
19
599.4
39
600.2
59
601.2
79
602.8
99
600.0
20
600.8
40
599.0
60
597.6
80
597.6
100
596.8
步骤5：
分别用Xbar-R图对两家供应商的样本数据进行分析。
1、将两家供应商的样本数据录入到Minitab中；
2、分别作两家供应商的Xbar-R图；
供应商1的Xbar-R图：
根据X和R控制图，供应商1的平均值和极差似乎都受控，但注意到平均值为599.548毫米，而不是600毫米。
供应商1的平均极差为1.341毫米。
供应商2的Xbar-R图：
检验1。
1个点，距离中心线超过3.00个标准差。
检验出下列点不合格:
2,14
检验6。
5点中有4点，距离中心线超过1个标准差（在中心线的同一侧）
检验出下列点不合格:
9
从供应商2的控制图中可以看出：
其有两个点超过上限，一个点达到下限，其平均值为600.23mm，大于目标值600mm。
而且其样本极差为3.890mm，远远大于供应商1的样本极差。
步骤6：
准备工序能力分析。
现只从供应商1进货，使得变动大为减小。
从组装线上下来的组件不良数明显降低，但是问题没有完全消除。
决定进行能力分析，看看供应商1是否符合工程规格600±2mm。
进行工序能力分析之前，工序必须可控。
实际情况是，由于措施得力，工序已在管理范围之内。
现在还希望主轴的长度服从正态分布。
现在由直方图检验其正态性，看看供应商1的主轴长度分布。
作供应商1的正态曲线直方图，并对结果进行说明；
平均值
变量NN*平均值标准误标准差最小值下四分位数中位数
长度（mm）_11000599.550.06190.619597.80599.20599.60
变量上四分位数最大值
长度（mm）_1600.00601.20
从供应商1的正态曲线直方图来看，分布形状为钟形，其分布状况基本符合正态分布曲线，也没有像以前那样发现多个模式或峰值。
步骤7：
对供应商1进行工序能力分析。
1、作供应商1的过程能力图；
1、对所作的过程能力图进行分析，包括工序的平均值与目标值的关系，Cpk指数含义及图中的Cpk所表达的信息等。
从图中可以看出：
目标值为600，平均值为599.548，工序的平均值小于目标值，而过程分布平均值位于目标的左侧。
此外，分布的左尾位于规格下限之外。
Cpk指数表明过程所生成的部件是否在公差极限内。
Cpk指数为1表示过程恰好能满足规格，而小于1则表示过程不满足规格限制。
理想情况下，希望看到Cpk远远大于1，因为指数越大，过程的能力越强。
图中Cpk＝0.9，表明工序能力不足。
需要采取措施，提高工序能力。
步骤8：
分析造成凸轮轴长度不合格的原因（5M1E）。
1、详细列出造成凸轮轴长度不合格的原因并归类；
测量：
测量工具精度不够、测量方法错误
材料：
含有大量杂质、材料强度不够
人员：
操作员技术水平低、操作方法错误、操作人员疲劳作业
机器：
工装夹具定位不合理、机器精度不够、工件安装错误
方法：
操作流程错误、切削参数不合理
环境：
工作场地太小、照明不够、工作场地湿度大
2、用Minitab作对应的因果图。
二．QC七种工具之直方图和正态分布
步骤1：
测量数据
两人（A和B）一组，测量铣床刀柄锥度的夹角（锐角）。
测量时记录每次测量所用时间（精确到秒）、测量的每个尺寸的值（精确到0.01mm）。
每人测量3次，每组共测量6组数据，测量次序：
A-B-A-B-A-B，一人测量一人记录。
测量完成计算角度（角度用弧度表示，精确到0.0001）。
步骤2：
整理数据
在某台公用电脑上新建一个Excel表，每位学生将自己每次测量的尺寸和计算所得的角度值录入该表中，Excel表格式：
序号
姓名
测量序号
测量用时
直径d（mm）
直径D（mm）
长度L（mm）
角度（弧度）
1
赵雪佳
1
2.42
26.22
44.24
68.08
1.43922
2
赵雪佳
2
2.19
26.37
44.09
68.10
1.44142
3
赵雪佳
3
2.11
26.21
44.11
68.40
1.44069
4
顾丽霞
1
2.20
26.47
44.40
68.50
1.44066
5
顾丽霞
2
2.28
26.20
44.11
68.10
1.44005
6
顾丽霞
3
2.24
26.30
44.08
68.00
1.44080
7
邹燕萍
1
2.09
26.35
44.30
68.00
1.43957
8
邹燕萍
2
1.04
26.50
44.60
68.20
1.43887
9
邹燕萍
3
2.08
26.70
44.65
68.00
1.43957
10
王嫣
1
1.25
26.60
44.40
67.90
1.44046
11
王嫣
2
1.16
26.70
44.50
68.10
1.44084
12
王嫣
3
1.01
26.30
44.40
67.90
1.4
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